计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2008年
10期
2943-2945
,共3页
权重更新%Adaboost%分类器
權重更新%Adaboost%分類器
권중경신%Adaboost%분류기
提出一种选择性样本权重更新算法,把FNR和FPR引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器.实现对分类器结构的有效控制,在样本权重更新时合理选择更新方法,使得分类器的FNR或FPR达到理想状态.实验表明,该算法能有效改善整个分类器的FNR和FPR.
提齣一種選擇性樣本權重更新算法,把FNR和FPR引入樣本權重更新過程,將分類效果反饋給分類器.實現對分類器結構的有效控製,在樣本權重更新時閤理選擇更新方法,使得分類器的FNR或FPR達到理想狀態.實驗錶明,該算法能有效改善整箇分類器的FNR和FPR.
제출일충선택성양본권중경신산법,파FNR화FPR인입양본권중경신과정,장분류효과반궤급분류기.실현대분류기결구적유효공제,재양본권중경신시합리선택경신방법,사득분류기적FNR혹FPR체도이상상태.실험표명,해산법능유효개선정개분류기적FNR화FPR.
